mmengine

深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略

MMEngine PyTorch 深度学习训练引擎 OpenMMLab Github 开源项目

MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。

veScale - 基于PyTorch的大规模语言模型训练框架

GithubLLM训练框架PyTorch分布式训练并行计算开源项目模型执行

veScale是一个基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，专为简化LLM训练过程而设计。它支持零代码修改、单设备抽象和自动并行规划，实现了张量并行、序列并行和数据并行等多种策略。框架还提供自动检查点重分片和nD分布式时间线功能，大幅提升了训练效率。作为一个持续发展的项目，veScale计划在未来引入更多先进功能，为研究人员和开发者提供全面的LLM训练解决方案。

lmdeploy - 优化LLM推理的量化和部署工具

GithubLMDeploy多模态模型开源项目推理部署量化

LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包，专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务，显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务，兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎，支持多种LLMs和VLMs模型，降低开发者的技术门槛。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

torch-mlir - 为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成

GithubLLVMMLIRPyTorchTorch-MLIRTorchScript开源项目

Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径，该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言，简化硬件供应商的开发过程。此外，还提供了预构建快照，便于安装和使用，并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分，正在持续发展，且拥有广泛的社区支持和交流渠道。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

ClearML GenAI App Engine - 企业级LLM应用开发与部署平台

AI工具AI应用开发ClearMLGenAI App Engine企业级LLM数据安全

GenAI App Engine是一个面向企业的大型语言模型应用开发平台。该平台支持企业快速构建和部署基于LLM的AI应用,解决扩展、成本和安全问题。它提供自动化的数据处理、模型训练和部署流程,支持使用内部数据定制LLM,并确保数据和模型安全。通过这个平台,企业可以提高AI产品开发效率,提升生产力,开拓新的AI业务。

fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型

APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习

FastMLX是一个高性能API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口，支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力，易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理，提高了系统吞吐量和响应速度。此外，FastMLX支持函数调用功能，进一步增强了其多功能性。

DeepSpeed - 大模型的训练工具

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DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。

CALM-pytorch - 组合式增强大型语言模型框架

CALMGithubLLM人工智能开源项目深度学习神经网络

CALM-pytorch是基于Google Deepmind研究的开源PyTorch实现，旨在通过组合多个专业LLM来增强大型语言模型的能力。该框架支持集成任意数量的增强型模型，提供灵活的连接配置和便捷的训练工具。CALM-pytorch可与多种Transformer架构兼容，包括视觉Transformer，为研究人员和开发者提供了一个强大的平台来探索和扩展LLM的潜力。不仅支持文本处理，还能整合视觉和音频模型，为多模态AI应用开发提供了强大支持。

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